Limiti della tecnica CATI: una proposta di miglioramento .1 La procedura di campionamento

in questo paragrafo illustreremo la procedura di campionamento che abbiamo scelto per la nostra rilevazione cati, dopo una breve descrizione della procedura più comunemente usata e dei suoi limiti. presenteremo inoltre brevemente i temi su cui verterà il questionario di questa rilevazione.

secondo Gasperoni (1998), nell’ambito delle indagini campionarie è im-portante distinguere tra l’insieme degli oggetti che appartengono all’ambi-to spazio-temporale al quale si vogliono riferire i risultati dell’indagine e l’insieme degli oggetti effettivamente noti e accessibili al ricercatore e tra i quali verranno scelti i casi. il grado di vicinanza tra i due insiemi dipende dal grado di aggiornamento, completezza e correttezza della lista di tutti i membri della popolazione e delle informazioni necessarie per prendere contatto con essi (indirizzi civici, recapiti telefonici ecc.) e, quanto più è ri-stretta la ‘copertura’ garantita dalla popolazione presente nella lista, tanto meno è legittima la generalizzazione.

la distinzione considerata assume ancora più importanza quando si usa la tecnica cati che, in genere, prevede il ricorso alla lista di abbona-ti al telefono, a liste ottenute dall’integrazione di più fonabbona-ti¹¹, o addirittura nessuna lista quando si generano casualmente i numeri telefonici. tenuto conto che il tasso di copertura telefonica è nel 2007 pari al 74% circa della popolazione italiana, con differenze anche notevoli tra le diverse regioni e tra le diverse zone (istat 2009), e che la percentuale di utenze riservate si aggirava già nel 2001 intorno al 6%, ma è certamente aumentata negli ultimi anni (istat 2001), esiste una discrepanza di non poco conto tra la po-polazione accessibile e quella a cui si vogliono, di solito, inferire i risultati.

il procedimento di estrazione più comune con il sistema cati è il cam-pionamento per quote, il cui risultato è un particolare tipo di campione a scelta ragionata che prescinde dalla disponibilità di una lista completa e da qualsiasi selezione che imponga ai rilevatori di contattare determinate uni-tà statistiche. l’unico vincolo è che campione e popolazione condividano la stessa composizione relativa rispetto a caratteri che il ricercatore considera in qualche modo associati al fenomeno di studio. tuttavia, i campioni a

11 alcune società commerciali raccolgono elenchi di numeri telefonici corrispondenti a fami-glie ed imprese riferiti alla stessa zona e allo stesso istante e li integrano per produrre un elenco che meglio corrisponda alla popolazione delle famiglie con il telefono.

scelta ragionata presentano una tendenza sistematica, non nota e non valu-tabile, a discostarsi dai valori da stimare:

non solo viene ad avere poco senso in tale situazione applicare le formu-le dell’errore standard per determinare l’intervallo di fiducia delformu-le stime, ma le stime stesse rischiano di essere affette da pesanti errori sistematici (chiari, corbetta 1973: 647)¹².

nessun campionamento non probabilistico consente di applicare ai ri-sultati delle indagini svolte gli strumenti della statistica inferenziale che, soli, permettono di stimare la probabilità di quanto asserito sulla popola-zione di riferimento in base ai risultati ottenuti su un campione.

proprio tenendo presenti questi limiti, abbiamo scelto di adottare un campionamento casuale stratificato basato sulle liste anagrafiche, in modo da coniugare le caratteristiche di casualità e rappresentatività.

più precisamente, il nostro campione sarà composto da due sub-cam-pioni indipendenti, ciascuno pari a 1000 soggetti residenti del comune di roma e del comune di sassari maggiori di 16 anni, stratificati per classe di età decennale (16-25; 26-35; 36-45; 46-55; 56-65; 66 e oltre), genere e sezione elettorale di residenza. per stabilire la numerosità dei campioni abbiamo usato la classica formula:

n z N

N z

= − +

2 2

2 1 2 2

σ

δ σ

[ ( ) ]

dove:

N è la numerosità della popolazione stabilita dagli elenchi anagrafici, σ² è la varianza della popolazione su una variabile rilevante, δ è l’errore asso-luto ammesso per la stima del parametro, qui fissato al 3%, z è la costante (corrispondente al valore della variabile casuale normale standardizzata) che dipende dal livello di fiducia desiderato per la stima, qui fissato al 95%.

le tre variabili di stratificazione – genere, classe di età e sezione eletto-rale – saranno considerate congiuntamente (ad esempio nella sezione elet-torale X saranno estratti n maschi e n femmine della classe di età 16-20, e così per tutte le classi di età e per tutte le sezioni elettorali) e il numero dei casi in ciascuno strato sarà proporzionale al numero dei casi della popola-zione di quello stesso strato.

12 Vale la pena sottolineare che a tal proposito, il Regolamento in materia di pubblicazione e diffu-sione dei sondaggi sui mezzi di comunicazione di massa, approvato con delibera n. 153/02/csp del 25 luglio 2002, genera forte confusione. se da un lato, infatti, consente di usare un campione non probabilistico, dall’altro impone che nella documentazione venga riportato il margine di errore che un campione non probabilistico può produrre. cfr. gli articoli 1 e 3 del suddetto regolamento: <www.agcom.it>.

considerando le percentuali di risposta per le interviste cati e che nell’esperienza della statistica ufficiale (istat 2006) la percentuale di abbina-mento è stata del 50%, verrà estratto un numero di casi dieci volte maggio-re della numerosità desiderata.

l’estrazione sarà sistematica: stabilito un numero casuale di partenza, i casi successivi saranno estratti in base al passo di campionamento (n/n, con n pari al numero dei casi della popolazione nello strato; n pari al numero dei casi che intendiamo estrarre). insieme al nominativo estratto verranno considerati come riserve il nominativo del caso precedente e del successivo.

i nominativi così estratti saranno collegati ai rispettivi stati di famiglia in modo da rintracciare anche chi non è direttamente titolare di un’utenza telefonica. si procederà all’abbinamento degli individui estratti con i nu-meri di telefono associando ad ogni individuo della lista base il proprio stato di famiglia (conviventi) e ricercando sistematicamente tra i membri di detto nucleo (almeno) un titolare di contratto di telefono fisso.

10.3.2 Limiti derivanti dalla mancata risposta

una rigorosa procedura di estrazione non basta in sé ad assicurare un campione casuale. infatti, la mancata risposta, intesa sia come mancato contatto sia come rifiuto dopo il contatto, trasforma anche un campione casuale in un campione a probabilità non nota e quindi costituisce una mi-naccia per i risultati, dato che la composizione del campione effettivo può essere molto diversa da quella della popolazione di riferimento.

l’ipotesi del missing at random non è plausibile poiché, come osservano castellano e Herzel:

in generale la massa dei non-rispondenti si differenzierà da quella dei rispondenti per abitudini di vita, situazione economica, livello di istruzione, età, e per altri fattori consimili, ed è poco probabile che questo complesso di fattori non influisca anche sulla distribuzione del carattere che si intende indagare (castellano, Herzel 1971: 302).

per limitare al massimo le sostituzioni che incidono sulla casualità del procedimento e quindi sull’inferenza dei risultati dal campione alla popo-lazione, ci impegneremo a effettuare almeno 5 chiamate per contatto (sia se libero, se occupato, se segreteria telefonica). nel caso di linea libera e segreteria telefonica le 5 chiamate dovranno essere provate in orari e giorni della settimana differenti per aumentare la probabilità di contatto, mentre nel caso di numero occupato si prevede la richiamata dopo 15 minuti.

Gli orari di chiamata saranno scelti sulla base della probabilità di re-perire i casi dello strato che interessa. diversi lavori sulla stima delle pro-babilità individuali di contatto e di risposta dopo il contatto (cfr. Groves, lyberg 1988; Kulka, Weeks 1988; pratesi 1998; 2000; Fabbris, martini 2000) suggeriscono di determinare la probabilità di trovare un individuo in

fun-zione della distribufun-zione temporale delle precedenti chiamate; riteniamo quindi indispensabile tenere conto dell’esperienza accumulata nella ricerca dei casi, per aggiustare via via gli orari di chiamata.

rimane la questione, irrisolvibile quando si ricorre ad una rilevazione te-lefonica, dell’impossibilità di contattare coloro che non hanno sottoscritto un abbonamento telefonico. tuttavia, il ricorso a liste anagrafiche consente di conoscere le caratteristiche strutturali dei soggetti estratti non raggiungibi-li, confrontarli su queste caratteristiche con i soggetti raggiunti ed eventual-mente, ritenendolo auspicabile, pensare a modalità alternative di intervista.

il campione potrà essere riutilizzato entro un tempo ragionevole (1 o 2 anni) come panel o comunque come base fissa per indagini diverse, anche tenendo conto delle percentuali di abbinamento e dei tassi di caduta ri-scontrati durante questa rilevazione.

10.3.3 Il questionario

nella costruzione di un questionario cati bisogna tenere conto della sua successiva traduzione informatica, per cui il linguaggio, le domande filtro, le istruzioni per la compilazione non possono essere concepiti come per un questionario cartaceo. nel passaggio dal cartaceo all’elettronico, al-cune domande possono essere modificate nella loro formulazione o nelle modalità di risposta previste. inoltre anche il sistema di controlli, durante la rilevazione, deve tenere conto della possibilità di un’interazione fra con-trolli e schemi di risposta (Filippucci 2000: 22).

Oltre al confronto che si avrà durante tutto il lavoro di informatizzazione, nell’ambito della ricerca si prevede una fase di pretesting (interviste di pro-va) per controllare l’adeguatezza del questionario con possibilità di miglio-ramento di eventuali domande con elevata percentuale di mancate risposte.

le 11 aree di indagine individuate sono state tradotte in 30 domande.

più precisamente le aree riguardano: le dee della politica e il rapporto con essa; il ruolo che i vari media, vecchi e nuovi, e i diversi generi di con-tenuto mediale hanno nella costruzione dell’idea di politica; l’agire politico e partecipativo degli intervistati; la definizione da parte degli intervistati di cosa sia un’azione politica e partecipativa; l’uso dei media per la pubbliciz-zazione della sfera privata (forme di cittadinanza attiva); la percezione del ruolo dei diversi media nel racconto della politica; la relazione tra l’accesso all’informazione politica su tutti i media, la partecipazione ai gruppi online e l’azione politica nella vita quotidiana; le caratteristiche delle reti sociali in cui l’informazione politica viene rielaborata (discussione politica online e discussione politica face to face); la socializzazione politica; i problemi per-cepiti come prioritari e le aspettative nei confronti della politica; la perce-zione della ‘crisi della politica’ e reaperce-zione personale alla crisi.

le stesse aree tematiche saranno poi approfondite mediante le intervi-ste non direttive che svolgeremo a seguito dell’analisi del questionario.

rodolfo Bonesu sta concludendo gli studi del dottorato in scienze del-la Governance e sistemi complessi presso il dipartimento di economia, istituzioni e società dell’università di sassari con una tesi sul caso di porto torres.

marco Bruno è dottore di ricerca in scienze della comunicazione.

svolge attività didattica e di ricerca presso la sapienza università di roma.

collabora con le cattedre di sociologia dei fenomeni politici e di sociologia della comunicazione, si occupa di mass-media e diversità culturale, di co-municazione e fenomeni politici.

erika cellini è ricercatrice di sociologia presso la Facoltà di scienze politiche di Firenze. si occupa in particolare di tecniche di rilevazione delle informazioni nell’approccio non standard.

rosa di Gioia ha conseguito il dottorato di ricerca in metodologia del-le scienze sociali presso l’università di Firenze. si occupa in particolare di tecniche di rilevazione delle informazioni. attualmente ha una borsa di studio e ricerca presso l’università di Bergamo.

Gabriella Fazzi è dottore di ricerca in metodologia delle scienze sociali e insegna metodologia della ricerca psico-sociale presso l’universi-tà degli studi di urbino ‘carlo Bo’. dal 2010 è ricercatrice presso l’istituto nazionale di statistica. svolge attività di ricerca su temi metodologici e di comunicazione politico-elettorale.

laura iannelli è dottore di ricerca in teoria e ricerca sociale (dipartimento di sociologia e comunicazione della sapienza). insegna